https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/92001346
一、Spark任务输出文件的总过程
当一个Job开始执行后，输出文件的相关过程大概如下：
1、Job启动时创建一个目录: ${output.dir}/_temporary/${appAttemptId} 作为本次运行的输出临时目录
2、当有task开始运行后，会创建 ${output.dir}/_temporary/${appAttemptId}/_temporary/${taskAttemptId}/${fileName} 文件，后面这个task的所有输出都会被写到这个文件中
3、当task运行完后，需要检查是否要commit，如果需要commit，会调用OutputCommitter#commitTask()方法。commit的细节后面说
4、等整个Job执行完就调用OutputCommitter#commitJob()方法。具体的过程也在下面介绍commit时说。
output.dir表示用户指定的输出目录，appAttemptId表示任务的attemptId，一般从1开始一直递增。taskAttemptId表示task的attemptId，比如taskId是0，第一次运行，这个id就是0.0。
OutputCommitter 只是一个抽象类，spark运行时会从配置中获取指定的实现类，如果配置中没指定，spark默认会使用 org.apache.hadoop.mapred.FileOutputCommitter 的实现。
二、Commit细节分析
1、commitTask 介绍
1.1、判断是否需要commit
当task执行完后，会去检查以下状态，如果下面的条件达成，就不会执行commit
- ${output.dir}/_temporary/${appAttemptId}/_temporary/${taskAttempt} 目录不存在 (说明这个task的临时输出目录不存在，明显是有问题的)
- 如果开启了Output commit coordination，就需要通过rpc询问Driver是否可以commit (根据spark.hadoop.outputCommitCoordination.enabled参数，默认为true.如果开启了推测执行，这个一定要设置为true)
- Driver的CommitCoordinator判断task运行失败 （task运行失败就没必要commit了）
- Driver的CommitCoordinator判断该task的其他attempt已经commit过了 （如果commit的taskAttemptId和当前一样，那么可以再次commit，说明task commit是一个幂等的操作）
1.2、task的commit细节
因为我们大部分情况下用的都是FileOutputCommitter，所以下面主要介绍一下这个类的commitTask实现。
FileOutputCommitter的实际commitTask细节和参数 mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 有关(默认值是1)。
当mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=1时：
commit的操作是将 ${output.dir}/_temporary/${appAttemptId}/_temporary/${taskAttemptId} 重命名为 ${output.dir}/_temporary/${appAttemptId}/${taskId}
当mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2时：
commit的操作是将 ${output.dir}/_temporary/${appAttemptId}/_temporary/${taskAttemptId} 下的文件移动到 ${output.dir} 目录下 （也就是最终的输出目录）
spark任务可以通过设置spark配置 spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2来开启版本2的commit逻辑
在hadoop 2.7.0之前，FileOutputCommitter的实现没有区分版本，统一都是使用version=1的commit逻辑。因此如果spark的hadoop依赖包版本如果低于2.7.0,设置mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2是没有用的
2、commitJob 介绍
Job执行完后，会调用commitJob方法，我们还是看一下FileOutputCommitter的实现：
commitJob的细节也和mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 参数有关(默认值是1)
当mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=1时：
由 Driver 单线程遍历所有 committedTaskPath，也就是${output.dir}/_temporary/${appAttemptId} 下的所有文件，然后移动到 ${output.dir} 目录下。然后创建_SUCCESS表示任务结束
当mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2时：
只需要创建_SUCCESS文件，因为输出文件在task执行完后就已经移动到输出目录了
在commitJob完后，spark还会执行cleanupJob将${output.dir}/_temporary 目录删除
三、V1和V2 commiter版本比较
mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 参数对文件输出有很大的影响，下面总结一下两种版本在各方面的优缺点。
1、性能方面
v1在task结束后只是将输出文件拷到临时目录，然后在job结束后才由Driver把这些文件再拷到输出目录。如果文件数量很多，Driver就需要不断的和NameNode做交互，而且这个过程是单线程的，因此势必会增加耗时。如果我们碰到有spark任务所有task结束了但是任务还没结束，很可能就是Driver还在不断的拷文件。
v2在task结束后立马将输出文件拷贝到输出目录，后面Job结束后Driver就不用再去拷贝了。
因此，在性能方面，v2完胜v1。
2、数据一致性方面
v1在Job结束后才批量拷文件，其实就是两阶段提交，它可以保证数据要么全部展示给用户，要么都没展示（当然，在拷贝过程中也无法保证完全的数据一致性，但是这个时间一般来说不会太长）。如果任务失败，也可以直接删了_temporary目录，可以较好的保证数据一致性。
v2在task结束后就拷文件，就会造成spark任务还未完成就让用户看到一部分输出，这样就完全没办法保证数据一致性了。另外，如果任务在输出过程中失败，就会有一部分数据成功输出，一部分没输出的情况。
因此在数据一致性方面，v1完胜v2
3、总结
很明显，如果我们执着于性能，不在乎数据输出时的一致性，完全可以将mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version设置为2来提高性能。
但是如果我们对输出要求很高的数据一致性，那么最好不要为了性能将mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version设置为2。
参考资料
https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-4815
